一种多模式低相干散射光谱仪

    公开(公告)号:CN102499647A

    公开(公告)日:2012-06-20

    申请号:CN201110358645.9

    申请日:2011-11-14

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种多模式低相干散射光谱仪,其特征在于:设置有白光光源、准直光路以及偏振片,经过准直起偏后入射在反光镜上,反光镜的反射光透过分光镜入射到观测样本中,观测样本的散射光经过分光镜反射到检偏片中,穿过检偏片的光线被管镜吸收,在管镜的焦距上安装有光谱仪,在光谱仪上连接有第一CCD相机,在管镜与光谱仪之间还设置有可移动反射镜,将管镜投射出的光线反射到第二CCD相机中。显著效果是:系统可以无创地对组织进行测量,避免染色导致细胞特征的变化,采用偏振门技术可同时获取浅层组织和深度组织的结构信息,采用白光宽谱入射,可同时获取组织的光谱、散射角、方位角以及偏振特性,可定量地描述组织的结构组成。

    基于神经网络的声纹识别系统的最优码本设计方法

    公开(公告)号:CN102800316B

    公开(公告)日:2014-04-30

    申请号:CN201210314067.3

    申请日:2012-08-30

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的声纹识别系统的最优码本设计方法,包括语音信号输入、语音信号预处理、语音信号特征参数提取、三路初始码本生成、神经网络训练以及最优码本选择五个步骤,在预处理后同时了提取MFCC和LPCC参数,然后采用局部最优的矢量量化法和全局最优的遗传算法,实现了基于VQ、GA、VQ与GA的三路并列算法对混合语音特征参数矩阵产生初始码本,通过对三路码本的神经网络识别准确率的判决,选出最优码本。其显著效果是:利用该最优码本,使得声纹识别系统获得较高的识别率和稳定性,并提高了系统的自适应性;较之单一的码本进行模式识别,采用基于神经网络得到的最优码本的声纹识别系统,其性能有明显的改进。

    一种多模式低相干散射光谱仪

    公开(公告)号:CN102499647B

    公开(公告)日:2013-11-27

    申请号:CN201110358645.9

    申请日:2011-11-14

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种多模式低相干散射光谱仪,其特征在于:设置有白光光源、准直光路以及偏振片,经过准直起偏后入射在反光镜上,反光镜的反射光透过分光镜入射到观测样本中,观测样本的散射光经过分光镜反射到检偏片中,穿过检偏片的光线被管镜吸收,在管镜的焦距上安装有光谱仪,在光谱仪上连接有第一CCD相机,在管镜与光谱仪之间还设置有可移动反射镜,将管镜投射出的光线反射到第二CCD相机中。显著效果是:系统可以无创地对组织进行测量,避免染色导致细胞特征的变化,采用偏振门技术可同时获取浅层组织和深度组织的结构信息,采用白光宽谱入射,可同时获取组织的光谱、散射角、方位角以及偏振特性,可定量地描述组织的结构组成。

    基于神经网络的声纹识别系统的最优码本设计方法

    公开(公告)号:CN102800316A

    公开(公告)日:2012-11-28

    申请号:CN201210314067.3

    申请日:2012-08-30

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的声纹识别系统的最优码本设计方法,包括语音信号输入、语音信号预处理、语音信号特征参数提取、三路初始码本生成、神经网络训练以及最优码本选择五个步骤,在预处理后同时了提取MFCC和LPCC参数,然后采用局部最优的矢量量化法和全局最优的遗传算法,实现了基于VQ、GA、VQ与GA的三路并列算法对混合语音特征参数矩阵产生初始码本,通过对三路码本的神经网络识别准确率的判决,选出最优码本。其显著效果是:利用该最优码本,使得声纹识别系统获得较高的识别率和稳定性,并提高了系统的自适应性;较之单一的码本进行模式识别,采用基于神经网络得到的最优码本的声纹识别系统,其性能有明显的改进。

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